Moore-Hodgson算法最优性的新证明

经典排序论中使误工工件的个数为最少的单台机器排序问题,简称为误工问题,是排序论中最基本的问题之一。著名的Moore-Hodgson算法可以在时间O(nlogn)内得到误工问题的最优解。虽然经过改进,然而Moore-Hodgson算法最优性的证明仍然非常复杂。本文给出Moore-Hodgson算法最优性的一个非常简洁的新的证明。由于误工问题在排序论里的重要性,本文给出的新的证明在理论上是有重要意义的,是可以为排序论的专著和教材所采纳的。此外,对于推广的误工问题,例如,某些工件必须不误工的排序问题,或者工件的就绪时间不相同、但是与交货期有"一致性"关系的排序问题,或者工件的加工时间与工件的权有反向"一致性"关系的排序问题等,也可能有简洁的证明。     

两个多重目标排序问题的多项式时间算法 （运筹学与控制论）

多目标排序是排序论的一个重要分支,在解决经济、管理、工程、军事、社会等领域出现的复杂问题中起着越来越重要的作用。本文研究以误工个数∑Uj为第1目标,∑wjCj或者∑wjTj为第2目标的多重目标排序问题,分别给出了这两个问题在不误工工件集不改变下工件加工时间和权重满足反一致性条件(pi≤pjwi≥wj)时复杂性为O(nlogn)的多项式时间算法:对于排序问题1│(pi≤pj)(wi≥wj)│(∑wjCj/E),选取排序最后一个工件k满足条件:pk/wk=max{pi/wi│i∈M∪L};对于排序问题1│(pi≤pj)(wi≥wj)│(∑wjTj/E),选取排序最后一个工件k满足:1)若M为空集,pk/wk=max{pi/wi│i∈L};2)若M非空,任意选取k∈M。其中L是误工工件集,M是放在最后不误工的工件的集合。最后,证明了这两个算法可以得到相应问题的最优解。     

部分工件必须不误工的误工排序问题

排序论中使误工工件的个数为最少的单台机器排序问题,称为误工问题,是排序论中最基本的问题之一.1973年,Sidney研究在工件的一个子集T中的工件必须不误工的条件下,使误工工件的个数为最少的误工排序问题1｜T｜∑Uj,并且给出该问题复杂性为O(n log n)的多项式算法--Sidney算法.本文把Sidney 算法改写成比较简洁的算法1,1)步骤1:设E 0=T,J－E 0=｛j1,j2,…,jm｝,j1＜j2＜…＜jm,m=n-｜T｜,令k=1:2)步骤2:若k=m+1,算法终止,(Em,J－Em)就是最优排序:若k＜m+1,转入步骤3:3)步骤3:设Fk=Ek-1∪{jk},计算Ek如下:如果Fk是不误工子集,令Ek=Ek-1∪{jk}:否则,如果Fk不是不误工子集,令Ek+Fk\{jr}.其中工件jr的加工时间为pr=max{pi｜ji∈Fk\T}.Ek中的工件是按EDD序排列.k=k+1,转入步骤2.并用数学归纳法证明算法1产生的排序是该误工问题的最优解.     

时间相关的单机排序的最坏竞争比分析

本文研究了工件的加工时间具有开工时间和加工所在位置相关的单机排序问题.工件的加工时间是序列中加工所在的位置和开工时间的非增函数,目标函数为最小化的误工工件个数和最小化总误工.本文对于所研究的2个目标函数利用Moore-Hodgson算法和EDD规则分别提出的启发式算法,对于目标函数位误工工件个数情形给出了最坏竞争比近似于2,最小化总误工给出非常数的最坏竞争比.进一步如果工件的加工时间和工期具有一致关系,分别给出了2个多项式时间算法.     

关于误工的两个代理单机排序问题

【目的】研究与误工相关的两个代理单机排序问题。【方法】第一个代理工件的到达时间与工期满足一致关系,目标函数为总误工或最大误工。第二个代理工件可中断,目标函数为总误工工件个数,在模型确定的情况下结合Lawler算法或EDD规则确定一个最优排序规则,使得满足第二个代理目标可行的情况下,第一个代理的目标函数值最小。【结果】在上述模型最优排序规则确定的前提下,求出最优排序方案使得第一个代理的目标函数最小。【结论】提出了总误工问题的一个拟多项式时间动态规划算法,给出了最大误工问题时间复杂度的证明。
     

关于误工的两个代理单机排序问题

【目的】研究与误工相关的两个代理单机排序问题。【方法】第一个代理工件的到达时间与工期满足一致关系,目标函数为总误工或最大误工。第二个代理工件可中断,目标函数为总误工工件个数,在模型确定的情况下结合Lawler算法或EDD规则确定一个最优排序规则,使得满足第二个代理目标可行的情况下,第一个代理的目标函数值最小。【结果】在上述模型最优排序规则确定的前提下,求出最优排序方案使得第一个代理的目标函数最小。【结论】提出了总误工问题的一个拟多项式时间动态规划算法,给出了最大误工问题时间复杂度的证明。     

时间相关的单机排序的最坏竞争比分析 (运筹学与控制论)

本文研究了工件的加工时间具有开工时间和加工所在位置相关的单机排序问题。工件的加工时间是序列中加工所在的位置和开工时间的非增函数,目标函数为最小化的误工工件个数和最小化总误工。本文对于所研究的2个目标函数利用Moore-Hodgson算法和EDD规则分别提出的启发式算法,对于目标函数位误工工件个数情形给出了最坏竞争比近似于2,最小化总误工给出非常数的最坏竞争比。进一步如果工件的加工时间和工期具有一致关系,分别给出了2个多项式时间算法。     

有公共交货期的单机分批排序问题（英文）

【目的】单机分批排序问题有着广泛的应用背景,很多问题是NP-困难的。有公共交货期的单机分批排序问题是一个非常重要的研究方向。【方法】利用组合最优化的方法,研究工件有公共交货期的最小化误工工件个数和总延误的单机分批排序问题。【结果】对于最小化误工工件个数问题提出了一个多项式时间算法,对于最小化总延误提出了一个伪多项式时间的动态规划算法。【结论】对于其他有公共交货期的分批排序问题的研究提供了重要的研究方法。     

退化工件误工数的双机自由作业排序问题

探讨退化工件两台机器自由作业环境下的最小化加权误工工件的排序问题,其中所有工件具有相同的公共交货期。首先证明了最小化误工工件数问题是 NP 困难的;然后对最小化加权误工工件数问题给出了一个拟多项式时间算法;最后对几种特殊情形给出了多项式时间算法。     

有公共交货期的单机分批排序问题

【目的】单机分批排序问题有着广泛的应用背景,很多问题是NP-困难的。有公共交货期的单机分批排序问题是一个非常重要的研究方向。【方法】利用组合最优化的方法,研究工件有公共交货期的最小化误工工件个数和总延误的单机分批排序问题。【结果】对于最小化误工工件个数问题提出了一个多项式时间算法,对于最小化总延误提出了一个伪多项式时间的动态规划算法。【结论】对于其他有公共交货期的分批排序问题的研究提供了重要的研究方法。
     

基于遗传算法的Job Shop静态调度算法

研究了具有柔性加工路径的Ｊｏｂ Ｓｈｏｐ静态调度问题，并考虑了与操作序列有关的工件安装时间和工件到期时间的约束。提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法，用遗传算法决定各工件的每个操作应分配到哪台机器上加工，而对每台机器则运用分派规则来决定相应工件在此机器上加工的次序和开始加工时间，遗传算法中的进化机理使得该算法有可能得到最优调度结果。最后给出了此调度算法的仿真结果。     

具有周期维护的最小化工件完成时刻之和的平行机调度问题

考虑具有周期维护的m台平行机调度问题,一组给定的工件在这些机器上加工,目标是给出工件完成时刻和最小的调度方案。基于经典的SPT(最短加工时间优先)算法,提出了名为MSPT的启发式算法,并证明了该算法优于SPT算法。     

批处理机上有就绪和截止时间的等长度工件排序

一台批处理机一次可以同时加工多个工件(称为一批),每批工件有相同的开工和完工时间,加工时间等于其中最长工件的加工时间.本文研究单台批处理机上有就绪时间和截止时间约束的n个等长度工件的排序问题,目标是求一个可行时间表.就该问题,Baptiste已经提出了一个复杂性为O(n8)的算法,在此基础上,本文推广Garey等人关于对应的经典排序问题的算法,得到了一个复杂性为O(n2)的算法.算法分两个阶段执行:在阶级I,算法找出所谓的禁止开工区间,在这些区间中将不允许有工件开工;在阶段II,算法从时刻零开始,每当机器有空闲且不属于禁止开工区间的时候,就按照最早截止时间优先规则从已就绪的未加工工件中选择尽可能多的工件作为一批进行加工,若当前的机器空闲时刻属于某个禁止开工区间,则首先更新其到该禁止开工区间的右端点再进行决策.     

带准备时间的任务单机学习效应排序问题

具有学习效应的任务的加工时间和带有准备时间的任务问题是排序论中的重要研究内容,它们对任务的完工时间有重要影响．研究了具有学习效应且带有准备时间的任务单机排序问题,其中学习效应指的是任务的实际加工时间是该已经排好的任务对数加工时间的递减函数,目标函数为最小化总完工时间．这个问题是NP-难问题．用分支定界法给出了此问题的最优解,为了提高分支定界法的运行效率,同时给出了一个启发式算法、几个优势性质和两个下界．计算结果表明分支定界法和启发式算法求解此问题非常有效．     

交货时间区间内加权完工工件个数最大的分批排序算法

讨论了只有一台批处理机时,在交货期区间内使加权完工工件数最大的分批排序问题,给出了求解这一问题的动态规划算法.     

P与d一致时的分族分批排序误工个数问题

研究了一类分族分批排序最小误工个数问题,给出并证明了最优排序的性质,证明了此问题是NP-困难的．对工件的到达时间和工期一致时的情形,给出了一个时间复杂性为O（mb（n/m）^2m）的动态规划算法．     

带有可控性维护的单机调度问题研究

为在附加费用不大的条件下,通过最小化工件完成时间之和来减小work-in-process中的库存,尽可能使工件按期交付,在将工件调度与机器维护统一进行考虑的模型基础上,提出了带有预防性维护的单机调度问题,并对其进行了建模.将机器的维护周期适当放宽,以便在保证总的附加费用不超出预先给定的一个常数的前提下,实现工件的完成时间和的最小化.对工件加工允许中断的情况给出时间复杂度为O(n*ln(n));对工件加工不允许中断的情况给出一个启发式算法,其时间复杂度为O(n2).由该启发式算法很容易得到问题的可行解,从而为问题的进一步研究打下了基础.     

带有准备时间和退化维护的单机排序问题

研究带有可变加工时间、准备时间和退化维护的公共交货期与凸资源分配的单机排序问题.工件的实际加工时间是关于所分配的不可再生资源量和与工件位置有关的退化效应的函数,并且在每个工件加工之前都有一个准备时间,它是有关资源分配的凸函数.为了消除机器的退化,在规划时间内最多允许执行一次维护活动.在资源总量有限的条件下,确定最优工件排序、最优公共交货期、最优维护位置和最优资源分配方案,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、公共交货期和最大完工时间构成的总费用最小.根据优化的相关知识,将问题转化为匹配问题,给出了该问题的启发式算法.     

带有线性退化工件和退化维护时间的单机窗口排序

排序问题是一类重要的组合最优化问题,它的深刻的实际背景和广阔的应用前景,引起了广泛的关注。排序问题的一大特点是模型繁多,适用于某一模型的算法,只要将模型的条件稍加变化,该算法就可能不适用。在经典排序问题中,通常假设工件的加工时间是不变的,然而,在许多实际问题中,工件的加工时间受到加工机器设备、工件本身、加工顺序等许多因素的影响而未必是恒定的。文章提出一类新型的排序问题——带有工期窗口和维护时间的线性退化工件的单机排序问题,目标是寻找:1)最优维护的开始时间;2)工期窗口的位置和大小;3)工件的最优排序使得提前完工、误工、工期窗口开始时间和窗口宽度的总费用最小。文章最后给出了这个问题的最优算法,其时间复杂性是O(n2logn)。     

应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.